Family physician and specialist care for persons with dementia living in the community: through thick and thin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons with dementia living in the community are vulnerable to service disruptions as they rely on a mix of outpatient care from different types of physicians. To demonstrate how outpatient physician visits evolved among persons with dementia during a health crisis compared to the prior year. METHODS: Using administrative databases, two retrospective cohorts (2019/pre-COVID-19 pandemic; 2020/pandemic) of community-dwelling persons with dementia aged 65+ were identified within three Canadian provinces (Alberta, Ontario, and Quebec). We measured the rates of visits (total/virtual/in-person) to family physicians, cognitive specialists (neurologists, geriatricians, and psychiatrists), and other specialists. Provincial incident rate ratios (IRR) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated by comparing three pandemic periods (first wave; interim period; second wave) to the corresponding pre-pandemic periods (reference) and subsequently pooled using a meta-analysis to obtain overall estimates. RESULTS: Pre-pandemic (n = 160 288) and pandemic (n = 166 392) cohorts had similar characteristics. Although significant increases in family physician visits within provinces were observed during certain periods, there was no significant change in overall estimates compared to pre-pandemic levels. Overall cognitive (IRR 0.85, CI 0.80-0.90) and other specialist (IRR 0.71, 0.56-0.90) visits were significantly lower in the first wave compared to pre-pandemic period. There was a significant increase in virtual visits and a significant decline in in-person visits across all physician types throughout the pandemic periods. CONCLUSION: Family physicians are the cornerstone of sustaining dementia care during health crises such as the COVID-19 pandemic, in part due to virtual care. Future research may investigate long-term outcomes of abrupt disruption in specialist and other community care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».